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延伸拓展

详情介绍：怎样为深度学习系统选择GPU深度学习GPU集群选择依据三方面的要求来选择：一，预算，如果预算很有限，比如4万左右，那么深度学习计算服务器的扩容性是有限的，初学一般2个GPU卡的深度学习计算平台就可以，至于卡的选择可能可以选择一个TESLA K80或者2个nvidia 1080，或者2个TITANX。二，如果追求稳定性，那么Tesla系列的GPU无疑是合适的，可以选择显存大一些的，如K80的GPU卡24G显存，或者16G显存P100，或者P40。如果不追求说稳定性，那么GPU卡可以选择游戏卡，如TITANX，1080ti，1080等。第三，是否考虑静音，如果是要放在办公室环境要静音，那么无疑只能选择GPU卡主动散热的，如K40C，或者TITANX，1080ti .其他TESLA的卡都是被动散热，需要有独立环境或者说是机房。深度学习用cpu训练和用gpu训练的区别？（1）CPU主要用于串行运算；而GPU则是大规模并行运算。由于深度学习中样本量巨大，参数量也很大，所以GPU的作用就是加速网络运算。（2）CPU算神经网络也是可以的，算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好，只不过速度会很慢罢了。而目前GPU运算主要集中在矩阵乘法和卷积上，其他的逻辑运算速度并没有CPU快。2、深度学习深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。使用神经网络训练，一个大的问题就是训练速度的问题，特别是对于深度学习而言，过多的参数会消耗很多的时间，在神经网络训练过程中，运算多的是关于矩阵的运算，这个时候就正好用到了GPU，GPU本来是用来处理图形的，但是因为其处理矩阵计算的高效性就运用到了深度学习之中。

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